Title
天井全景を特徴点(マーク)としたロボット自律移動方式
の提案
Author(s)
姉崎, 隆; 赤崎, 愛; 八木, 康史
Citation
沖縄工業高等専門学校紀要 = Bulletin of Okinawa National
College of Technology(3): 31-37
Issue Date
2009-03
URL
http://hdl.handle.net/20.500.12001/18661
天井全景を特徴点(マーク)としたロボット自律移動方式の提案
姉崎 隆* 赤崎 愛* 八木 康史** *沖縄高専メディア情報工学科 **大阪大学大学院情報科学研究科 要旨 少子高齢化が進む昨今，人を支援するロボットの実用化が待ち望まれている。特に，物を運ぶ搬送系 自律移動ロボットは生活支援のみならず，工場やオフィスでも必要性が高い。しかし，ロボットを人の 生活空間で自由に自律移動させるための技術の実用化は進んでいない。原因の一つに，ロボットに自身 の正確な現在位置を検知させる技術の実用化が進んでいない点がある。移動経路の環境認識と環境表現 がネックと考える。 本稿では，ロボットを人追随で移動させ，移動中の天井全景画像およびオドメトリや障害物センサ等 の内界センサ情報を時系列記憶し，これらを移動経路の環境表現として利用する手法を提案する。従来 手法では，天井全景画像より特徴点を識別検出し，これを基に環境理解(環境モデル生成)を行う。本稿 においては，天井全体を特徴点とし，筆者がネックと考える環境理解を簡略化し実利用に則した。本稿 では，天井全体特徴点の可能性について報告する。 １．はじめに 1990 年代以降，日本の製造現場が大きく変化しつつある。自動化・無人化を万能とした時代は去り， 長いベルトコンベアは撤去され，あとにはセル生産ラインが設置された。現場のノウハウを活かした’ 手作り’の生産ライン構築が求められてきた(1)～(5)。 一方，2005年ごろより，さらなるセル生産ラインの進化が求められてきている(4)～(5)。人中心型で’ 手作り’のセル生産ラインでは，対処仕切れない問題が各所で報告されているためである。セル生産ラ インによる生産の限界が指摘されており(4)，主な問題点は下記４点である。 (a)増産できない (b)在庫が増える (c)生産性が落ちる (d)品質が劣化する 特に(a)(b)について課題視されることが多い。これらの対処として，各所で様々な試みがなされている。 多くの取り組みは，ロボット・自動機システムとセル生産システムを混在活用させた生産システムであ る。本稿では，これを進化したセル生産ラインと呼ぶ。 筆者らは，進化したセル生産ライン構築のための開発課題を，主に下記項目と考える。 ①急激な需要変動に対応できる柔軟なライン構成と，迅速な機種切替え機能 ②超多品種少量生産で，最小の部品在庫を実現する供給搬送機能 これら①②を現状のセル生産システムで実現しようとすると，頻繁な機種切替えと頻繁な供給運搬 で，過重な作業を人に強いることになる。このため，ロボット・自動機システムとセル生産システムの 混在活用による作業支援が試みられている。 これに対応し，筆者らは，過重な作業を軽減する手段の一つとして，セル生産支援ロボットの開発提 案をおこなってきた。その開発コンセプトは，作業者が主体的かつ快適に作業ができるよう，作業者の 立場に立った作業支援を行うことにある(9)～(14)。本研究では，上記ロボットのセル生産ライン供給搬送 機能への適用を目指し，人倣い経路教示および天井全景をマークとする自己位置補正からなる自律移動 方式，すなわちプレイバック型ナビゲーションの提案および実験・評価を行う。 昨年度，本紀要第 2 号(15)において，プレイバック型ナビゲーションの方式説明を行った。主として， 人倣い経路教示手法とその評価を述べた。従来型自動搬送機である AGV（Automated Guided Vehicle）で， 経路教示に約 10 時間要した工場搬送経路を，人倣い経路教示手法では約 20 分で経路教示終了可能であ ることを示した。電機分野工場のセル生産ラインにおいて，平均的な機種切替え時間は 10～30 分であり，経路教示も機種切替え時間内に終えなければライン摘用が難しくなる。プレイバック型ナビゲーシ ョン方式は，セル生産ラインの平均的な機種切替え時間内で経路教示を終えることが可能な手法であ り，実用に耐える方式であると考える。 本稿では，人倣い経路教示手法にて得られた経路情報を基に，ロボットを自律走行させる場合の自己 位置の補正手法について述べる。 ２．ロボット自律走行のための自己位置補正技術 ロボット自律移動のための従来技術は数多い。本稿では，基本経路を人が誘導教示する手法について 検討する。ロボット自律移動経路の経路環境を，ロボットが自律で学習認識する手法が数多く研究され ているが，本稿では検討対象外とした。前述した，セル生産ラインの平均的な機種切替え時間内に，知 識ゼロからの経路環境の学習認識が，必ずしも収束しないと考えた。また，人が混在する経路環境にお いて，経路未学習のロボットが人の安全を損なう可能性を考慮した。 基本経路を人が誘導教示する手法の従来例として以下の提案がある。 城殿ら(6)は手押し駆動台車誘導による経路教示および障害物地図自動生成を行った。図１(a)は，手 押し駆動台車誘導の状況を示している。誘導時の周囲障害物をステレオ視により位置検出し，図１(b) 右側に示す障害物地図を自動生成する。図１(c)は障害物地図に従って自律移動した結果を示す。前方 向のステレオ視による環境認識のため，障害物地図には欠けた領域が存在する。自律走行時のロボット 位置によっては自己位置補正不可の状況が発生する。また，人が誘導した基本経路自体は利用していな い。 唐ら(7)は無線遠隔操縦台車による経路教示および壁特徴を抽出した全方位画像列地図による位置・姿 勢検出を行った。図２(a)は，無線遠隔操縦台車による経路教示の状況を示している。図２(b)は，経路 教示の結果を用いたロボット自律移動の状況を示している。経路教示時の時系列全方位画像(図２(c)) (a) (b) (c) 図１ 手押し駆動台車誘導による経路教示(6) (a) (b) (c) (d) 図２ 無線遠隔操縦台車による経路教示および壁特徴を抽出した全方位画像列地図による位置･姿勢検出(7)
を，オドメトリ情報とともに記憶する。自律移動時は，記憶したオドメトリ情報を基に経路生成する。 オドメトリ情報と対応させて記憶した全方位画像を用いて，自律走行時の自己位置補正を行っている。 全方位画像は，図２(d)のごとくパノラマ画像に展開し，タテ線情報を検出する。経路教示時に記憶し た全方位画像より抽出したパノラマ画像のタテ線情報と，自律走行時に撮像した全方位画像より抽出し たパノラマ画像のタテ線情報を対応付け，角度のズレを導いている。 ２カ所の角度ズレより，現在位置の x,y,θ方向ズレが算出可能である。この手法は，壁面のタテ線情 報のみを用いているため，記憶すべき情報量を少なくできるメリットがある。反面，タテ線情報のみの 認識のため，角度ズレを誤認識する恐れが発生する。また，無線遠隔操縦台車による経路教示のため， 人が無意識に選択歩行する経路を十分に反映できない可能性がある。 松本ら(8)は無線遠隔操縦台車による経路教示および全方位ビューシーケンスによる時系列壁面濃淡 特徴パターンを用いた位置・姿勢検出を行った。 文献(6)～(8)の手法は，いずれも人が誘導した経路を用いてロボット自律移動を実現している。しか し，人が無意識に選択歩行している経路を十分に反映できてない。また，位置補正時の位置検出精度も， セル生産システムの搬送物移載時の必要精度(15)を確保できない恐れがある。 本稿手法では，人歩行をロボット追随教示させることにより，人が無意識に選択歩行する経路を十分 に反映させた経路教示を実現している。これは，人(熟練作業者)が無意識に選択している歩行経路が， 最も安全かつ効率的な経路である，と考えるからである。また，天井全景画像と，壁面パノラマ画像の ２種を位置補正に用いることにより位置補正時の位置検出精度も，より高いものを目指している。 ３．プレイバック型ナビゲーション プレイバック型ナビゲーションの内容は文献(15)に 既出である。ここでは，概略内容を示す。すなわち， ロボットが人追随移動し安全な基本経路を学習し，作 業時には基本経路をプレイバック自律移動するもので ある。プレイバック型ナビゲーションは以下の２つの STEP よりなる。STEP１は人追随基本経路教示である。 事前に基本経路教示し同時に天井全景画像も取り込 む。教示経路およびその位置をもとに，ロボット内部 で地図を自動生成する。ここでの地図はオドメトリつ まり車輪角等を用いて，移動ロボットの自己位置を算 出する方法(15)より得られた点と線の情報である。STEP ２はプレイバック型自律移動である。安全確保技術を 用い，障害物を回避しながら自律移動する。 以下，人追随基本経路教示およびプレイバック型自 律移動の処理手順を示す。 （プレイバック型ナビゲーション処理手順） STEP1 人追随基本経路教示 ①天井全景画像でオプティカルフロー演算を用い接近する人を検出 ②人の方向にロボットを向けステレオカメラに人を収める ③ステレオカメラで検出した人を連続トラッキングし 同時にロボットを人追随させる ④人追随と同時にオドメトリ情報および天井全景画像を記録 ⑤経路教示終了まで③④を繰り返す STEP2 プレイバック型自律移動 ①記録した基本経路オドメトリ情報を用い自律移動 天井全景画像列を用い位置補正 ②障害物回避時に都度回避経路を地図に追加 stereo camera omni-direction camera Pioneer2-DXE FA computer 図３ プレイバック型ナビゲーション実証機
４．プレイバック型自律移動のための自己位置補正 人追随基本経路教示にて記録した，オドメトリ情報と天井全景画像列を用いて，プレイバック型自律 移動を行う。図４(b)の実線部分が，オドメトリ情報により作成した経路地図である。また，経路地図途 中点にひも付けした画像が天井全景画像列である。オドメトリ情報に基づきロボットを移動させ，指定 点(人追随処理にて天井全方位画像を記録した地点)にて天井全景画像列を用い位置補正を行う。以上が 本稿におけるプレイバック型自律移動である。 ここで，入力した画像列より特徴点だけを抽出記憶し，プレイバック時は記憶した特徴点のみを用い て位置補正する手法が考えられる。文献(16)に先例が見られるが，この特徴点抽出手法は，入力画像に 対して ad hoc な処理によって行っているため，配置がえが頻繁に行われるセル生産ラインには適さな いと考えた。 ４．１ 天井全景画像列を用いた自己位置補正（ｘ，ｙ方向ズレ） 天井全景画像列を用いた自己位置補正処理内容について述べる。ロボットが自律移動時に指定位置(人 追随処理にて全方位画像を記録した地点)に達すると全方位画像を入力し，式(1)～(4)に示す歪み補正変 換を行う。図５で示した歪み補正画像が得られる。この式は，魚眼レンズの射影変換式より導出した。 また，文献(15)とは異なり天井全景画像の入力には魚眼レンズを用いた。 式(1)～(4)で X・Y・Z は入力した全方位画像対象物の位置座標，x・y は変換した対象物の位置座標 である。Z は，天井上で一定値と仮定し，計算を簡略化した。Z の計算には，対象物高さと，カメラ高 (a)人追随基本経路教示 (b) 人追随基本経路教示結果 図４ 人追随基本経路教示概略内容 図５ 天井全景画像の歪み補正変換 オドメトリ情報を用いて生成した経路地図
さを用いる。これを式(4)に示した。f は画像変換範囲を調整するために設けた定数であり予備実験を通 じて試行錯誤的に値を設定した。この変換により全方位画像入力手段の周辺歪みが除去され，相関マッ チング演算が可能となる。 図５の歪み補正結果の画像上に天井材の格子模様が入力されている。格子が歪み補正結果の画像で 等間隔に表示されている。天井面については，魚眼のレンズ歪みが大部分除去されていると考える。現 時点入力した全方位変換画像と，あらかじめ記録した全方位画像の変換画像との間で正規化相関演算 （式(5)）を行う。最も相関度 r (5) の大きい縦横方向シフト位置（a,b）を算出し，自律移動時の位置ズレ量に変換できる。 下図は，２cm ずつｘ方向にズラして撮像した天井全景画像の正規化相関演算結果である。ｘ方向に１画 素ずつのズレが検出されている。実測値は１．７ｃｍ／画素であるため，概ね正しい結果が検出できた と考える。これにより，天井全景画像列を用いた x，y 方向ズレの自己位置補正が可能であると考える。 ４．２ 天井全景画像列を用いた自己位置補正（θ方向ズレ） ロボット自己位置補正は，x,y 方向ズレのみならず，回転(θ)方向ズレの検出も必要である。また， 正規化相関演算はθ方向のズレを検出できない。このため，天井全景画像を式(6)～(7)で極座標展開し， θ方向のズレをｘ方向ズレに変換した。式(6)～(7)で x，y は入力した天井全景画像の位置座標，X，Y はパノラマ展開変換した対象物の位置座標である。図７は，天井全景画像をパノラマ展開変換した結果 の画像を示している。
x y x y x y x y x y x y y x g y x g N b y a x f b y a x f N y x b y a x f y x g b y a x f N b a r 2 2 x 2 y 2 ) , ( ) , ( ) , ( ) , ( ) , ( g ) , ( ) , ( ) , ( ) , ( （５８，４３） （５９，４３） （６０，４４） 図６ ｘ方向にズラして撮像した天井全景画像(歪み補正後)の正規化相関演算結果
(4)
(3)
(2)
tan
(1)
tan
2 2 1 1カメラの高さ
対象物の高さ
Z
Y
X
D
Z
D
D
Y
f
y
Z
D
D
X
f
x
図７にて示されるように，θ方向ズレは，パノラマ展開変換後に，ｘ方向のズレにて表現される。こ のため，現時点入力したパノラマ展開変換画像と，あらかじめ記録したパノラマ展開変換画像との間で 正規化相関演算（式(5)）を行う。最も相関度 r の大きいｘ方向シフト位置を算出し，自律移動時のθ方 向ズレ量に変換する。 図８は，５°ずつθ方向にズラして撮像した天井全景画像の正規化相関演算結果である。ｘ方向に５ ～６画素のズレが検出されている。概ね正しい結果が検出できたと考える。この結果より，天井全景画 像列を用いたθ方向ズレの自己位置補正が可能であると考える。 ５．まとめ ’手作り’の生産ラインとして一世を風靡したセル生産ラインの限界が指摘されている。さらなるセル 生産ラインの進化のため，在庫削減や機種切り替えでネックとなる供給系への自動機適応が課題となり つつある。しかし，供給系自動機の従来機である AGV では，経路教示時間が長く，セル生産における 迅速な機種切り替えに対応が困難である。 これに対し，セル生産支援ロボットの供給系適用を目指し，大幅な経路教示時間短縮を実現する手段 として，人追随経路教示およびプレイバック型自律移動よりなる自律移動方式の提案を行った。 本稿では天井全景画像と，壁面パノラマ画像の２種を位置補正に用いることにより位置補正時の位置 検出精度も，より高いものを目指している。概ね良好な結果が得られることを確認した。セル生産支援 ロボットの電機分野における進化したセル生産ライン供給系への適用が可能であることを示せた。 (7) 180 sin ) 90 ( ) ( (6) 180 cos ) 90 ( ) ( 座標 全方位カメラ光軸中心 座標 全方位カメラ光軸中心 X Y y y X Y x x 図７ 天井全景画像のパノラマ展開変換 X=３１ X=２５ X=１９ X=１４ 図８ θ方向にズラして撮像した天井全景画像(パノラマ展開後)の正規化相関演算結果
文 献 (1)山川龍雄,伊藤暢人,「元気のよい工場」,｢日経ビジネス｣,1996年11月4日号,pp23-26,1996. (2)大鹿靖明,伊藤隆太郎,「ハイテク四天王「生産革命」」,AERA, 2003年10月6日号,pp25-28,2003. (3)岩下知徳,「ポスト「セル生産」工場は「分散」から集約へ」, 朝日新聞,「be word」,2004年9月25日号,2004. (4)木村知史,吉田勝,「このままでは危ういセル生産」,｢日経ものづくり｣,2004年7月号,pp38-61,2004. (5)木村知史,高野敦,「独創する日本の工場」,｢日経ものづくり｣,2005年10月号,pp48-85,2005. (6)城殿清澄,三浦純,白井良明, 「誘導による移動経験に基づく視覚移動ロボットの自律走行」,日本ロボッ ト学会誌,Vol.19,No.8,pp1003-1009, 2001. (7)唐立新,油田信一,「全方位画像列と移動量の記録による移動ロボットの教示再生ナビゲーション」,日本 ロボット学会誌,Vol.21,No.8, pp883-892,2003. (8)松本吉央,稲葉雅幸,井上博允,「全方位ビューシーケンスを用いた経路表現と地図表現」,日本ロボット学 会誌 , Vol.20,No.4,pp395-403,2002. (9)「製品のライフサイクルにおける感性･官能評価システムの開発に関する成果報告書」,要約版,ＩＭＳセ ンター,2005．
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(12)T. Anezaki "Factory workers-oriented programless visual inspection system" ,Proceedings of ROMAN'99 , pp375-380, Sep.27-29, 1999.
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(14)T. Anezaki "Factory workers-oriented programless visual inspection system" ,Proceedings of QCAV'98 , pp415-420,Nov.10-12,1998.
(15)姉崎 隆,「human-friendly cell-production support robot」,沖縄高専紀要, 第 2 号,pp27-30, 2008 (16)中尾学, 沢崎直之, 山本喜史, 岡林桂樹, 神田真司「オフィスサービスロボットの開発 (第 3 報)-3 次元 ビジョンシステム-」日本ロボット学会学術講演会予稿集,2004.
Proposal for autonomous navigation system of mobile robot with full
ceiling view as the feature pattern for position detection
Takashi Anezaki* , Megumi Akasaki* , Yasushi Yagi**
*Okinawa National College of Technology Department of Media Information Engineering **Osaka University Graduate School of Information Science and Technology
Keywords：cell-production , cell-production support robot , human-following basic path-teaching , playback-type autonomic robot transfer
